EasyCV是一个涵盖多个领域的基于Pytorch的计算机视觉工具箱，聚焦自监督学习和视觉transformer关键技术，覆盖主

EasyCV是一个涵盖多个领域的基于Pytorch的计算机视觉工具箱，聚焦自监督学习和视觉transformer关键技术，覆盖主流的视觉建模任务例如图像分类，度量学习，目标检测，关键点检测等。 核心特性： SOTA 自监督算法 EasyCV提供了state-of-the-art的自监督算法，有基于对比学习的算法例如 SimCLR，MoCO V2，Swav， Moby，DINO，也有基于掩码图像建模的MAE算法，除此之外我们还提供了标准的benchmark工具用来进行自监督算法模型的效果评估。 视觉Transformers EasyCV聚焦视觉transformer技术，希望通过一种简洁的方式让用户方便地使用各种SOTA的、基于自监督预训练和imagenet预训练的视觉transformer模型，例如ViT，Swin-Transformer，Shuffle Transformer，未来也会加入更多相关模型。此外，我们还支持所有timm仓库中的预训练模型. 易用性和可扩展性 除了自监督学习，EasyCV还支持图像分类、目标检测，度量学习，关键点检测等领域，同时未来也会支持更多任务领域。 尽管横跨多个任务领域，EasyCV保持了统一的架构，整体框架划分为数据集、模型、回调模块，非常容易增加新的算法、功能，以及基于现有模块进行扩展。 推理方面，EasyCV提供了端到端的简单易用的推理接口，支持上述多个领域。 此外所有的模型都支持使用PAI-EAS进行在线部署，支持自动伸缩和服务监控。 高性能 EasyCV支持多机多卡训练，同时支持TorchAccelerator和fp16进行训练加速。在数据读取和预处理方面，EasyCV使用DALI进行加速。对于模型推理优化，EasyCV支持使用jit script导出模型，使用PAI-Blade进行模型优化。 | #计算机视觉 #工具

BasicSR (Basic Super Restoration) 是一个基于 PyTorch 的开源图像视频复原工具箱, 比如

BasicSR (Basic Super Restoration) 是一个基于 PyTorch 的开源图像视频复原工具箱, 比如 超分辨率, 去噪, 去模糊, 去 JPEG 压缩噪声等. | #工具

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爱玩机工具箱-强大的手机玩机刷机模块工具箱 vS-22.0.9.7 爱玩机工具箱凭借其独家Magisk安装器、Xposed区等特色，成为一款强大的手机管理修改工具。通过清晰的数据展示和多功能内置，满足了用户对手机管理的各种需求。兼顾免root和Root用户，为不同用户提供了个性化的手机定制方案。爱玩机工具箱不仅具备着广告应用查杀，一键追踪广告源组件的功能，而且它还可以在免Root的情况下载键隐藏已安装应用。 简介 广告应用查杀：独家广告组件查杀，一键追踪广告源组件。 伪装卸载：免Root一键隐藏已安装应用，防止扫描，告别卸载，眼不见心不烦。 无障碍锁定：独家无障碍锁，告别应用频繁跳转启动无障碍。 应用分析：一键分析设备上所有应用。 独家Magisk安装器：Magisk模块安装可导出文件，可预览文件，免修复模块跨版本刷入。 Magisk区：模块扫描，分享，备份，核心模式，在线更新下载，独家Magisk仓库。 Xposed区：模块一键备份扫描，独家Xposed仓库。 自启管理：独家应用自启追踪，智能查杀自启应用，一键切断禁自启源。 注：安卓15设备请推荐xp专区一键安装/仓库右上角选择其他版本下载，官方版本不适配安卓15 免费资源频道：@ZYPD123 全网搜索群:@soso_Group

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《宇宙工具箱2.8.1.apk》 简介：宇宙工具箱2.8.1集成了众多实用工具，涵盖生活、学习、工作等多个领域，如单位换算、文件格式转换、图像处理等。一个应用满足多种需求，方便用户在不同场景下快速找到所需工具，提高生活和工作效率 标签： #宇宙工具箱2.8.1 #工具集合 #多功能应用 #便捷工具 文件大小 NG 链接：

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《太极工具箱_Ver.1.4.2_多功能工具箱.apk 》| 简介：太极工具箱_Ver.1.4.2_多功能工具箱.apk 是一款集成多种实用工具的软件，涵盖多个功能领域。它可能包含文件管理工具，方便用户对手机中的文件进行整理、传输和备份；系统优化工具，可清理手机垃圾、优化系统性能；网络工具，用于测试网络速度、诊断网络问题等。还可能有图像编辑工具，支持简单的图片裁剪、调色等操作；以及日常实用工具，如单位换算、日历、计算器等。多种功能集合在一个应用内，让用户无需安装多个单独工具软件，就能满足日常多样化的需求，方便快捷。|文件大小 NG| 链接： |标签：# 太极工具箱 #多功能工具集 #手机实用工具 #便捷工具软件

YOLOv8算法原理与实现 | Ultralytics YOLOv8是Ultralytics开发的YOLO目标检测和图像分割模型

YOLOv8算法原理与实现 | Ultralytics YOLOv8是Ultralytics开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8 是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新功能和改进以进一步提高性能和灵活性。其中包括一个新的主干网络、一个新的无锚检测头和一个新的损失函数。YOLOv8 也非常高效，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。 不过，ultralytics 并没有将开源库命名为 YOLOv8，而是直接使用了 ultralytics 这个词，因为 ultralytics 将该库定位为一个算法框架，而不是一个特定的算法，主要侧重于可扩展性。预计该库不仅可以用于 YOLO 模型族，还可以用于非 YOLO 模型和分类分割姿态估计等各种任务。 YOLOv8的核心特征 1.提出了一种新的最先进的 (SOTA) 模型，具有 P5 640 和 P6 1280 分辨率的对象检测模型，以及基于 YOLACT 的实例分割模型。该模型还包括与 YOLOv5 类似的具有 N/S/M/L/X 尺度的不同尺寸选项，以迎合各种场景。 2.主干网络和颈部模块基于YOLOv7 ELAN设计理念，将YOLOv5的C3模块替换为C2f模块。但是，这个C2f模块中有很多操作，比如Split和Concat，不像以前那样对部署友好。 3.Head模块更新为目前主流的解耦结构，将分类头和检测头分离，从Anchor-Based切换到Anchor-Free。 4.loss计算采用TOOD中的TaskAlignedAssigner，在regression loss中引入Distribution Focal Loss。 5.在data augmentation部分，Mosaic在最后10个training epoch中关闭，与YOLOX训练部分相同。 从上面的总结可以看出，YOLOv8主要是指最近提出的YOLOX、YOLOv6、YOLOv7和PPYOLOE等算法的设计。 总的来说，YOLOv8 是一个强大而灵活的对象检测和图像分割工具，它提供了两全其美的优势：SOTA 技术以及使用和比较所有以前的 YOLO 版本的能力。